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Finden Sie Ihren TraumjobBei datengesteuerter Entscheidungsfindung (DDDM) geht es darum, Maßnahmen zu ergreifen, wenn es wirklich zählt. Es geht darum, Ihre Geschäftsdaten auseinanderzunehmen, zu identifizieren Schlüsselfaktoren, Trends und Muster, und dann die empfohlenen Maßnahmen. Das Endziel ist, diese Informationen in die Hände von Menschen, die fundierte Entscheidungen treffen können.
Viele Organisationen haben jedoch heute Mühe, den wahren Wert zu schöpfen und Profitieren Sie von ihrer datengesteuerten Entscheidungsfindung.
Die Herausforderung, vor der die meisten Unternehmen heute stehen, besteht darin, zu verstehen, wie sie nutzen Sie große Datenmengen strategisch – nicht nur zur Verbesserung Entscheidungsfindung, sondern auch zur Verbesserung des ROI. Künstliche Intelligenz denn Entscheidungsfindung ist etwas, das Unternehmen verstehen sollten, da es ihnen helfen, die gesammelten Daten so zu interpretieren, dass Muster erkennbar werden, Trends und Erkenntnisse zur Unterstützung ihrer Strategieentwicklung und Entscheidungsfindung.
Wenn Sie den Begriff „datengesteuerte Entscheidungsfindung“ für die zum ersten Mal, dann ist es der Prozess der Nutzung von Daten und Analysen um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Aber warum ist das für jeden wichtig? Unternehmen aus nahezu allen Branchen zu verstehen?
Wir leben in einer schnelllebigen und weitgehend datengesteuerten Welt. Unternehmen sind mit aller Kraft darum kämpfen, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. hat DDDM zu einem unverzichtbaren Werkzeug für fundierte Entscheidungen beim Fahren gemacht Wachstum, Erfolg, Profitabilität und Effizienz. Die Zeiten, in denen wir uns auf Die Ratschläge von „Experten“ oder nur Ihr eigenes Bauchgefühl gehören der Vergangenheit an. Ohne datenbasierte Entscheidungsfindung können Sie einfach nicht erwarten, große Entscheidungen, die zu Verbesserungen oder positiven Veränderungen in Ihrem Organisation.
Aus diesem Grund haben wir diesen ausführlichen Artikel verfasst, um Ihnen zu helfen, zu verstehen die Vorteile datengesteuerter Entscheidungsfindung, sieben gängige Methoden zur erklären, was es in der Praxis bedeutet, und Beispiele aus der Praxis, um zeigen Ihnen, wie die Großen es richtig machen.
Intuition oder Bauchgefühl können sich in bestimmten Fällen als hilfreich erweisen Situationen, aber wenn es um Geschäftsentscheidungen geht, wäre es flach es ist dumm und ignorant, Entscheidungen nur auf Instinkt zu stützen. Die meisten Ihrer Entscheidungen sollten auf konkreten Daten basieren und die Erkenntnisse, die Sie daraus gewinnen. Schließlich können Sie nicht wirklich aufzeichnen, überprüfen, oder Bauchgefühle oder Gefühle quantifizieren, können Sie das? Deshalb sind datengesteuerte Entscheidungsfindung und künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung existieren.
Wenn wir versuchen zu verstehen, was DDDM oder datengesteuerte Entscheidungsfindung ist, dann ist es im Grunde der Prozess der Entscheidungsfindung auf der Grundlage tatsächlicher, quantifizierbare und überprüfbare Daten, im Gegensatz zu bloßen Vermutungen oder Bauchgefühl Instinkt allein. Es ist zwar wichtig, Ihren Geschäftssinn nicht zu ignorieren und Bauchgefühl für die täglichen Entscheidungen, müssen Sie immer noch treffen die überwiegende Mehrheit dieser Entscheidungen durch Datenanalyse und Business Intelligence.
Mit dem Aufkommen von Technologien rund um die Datenanalyse können Unternehmen Informationen sind jetzt für Nicht-Datenanalysten oder -spezialisten leichter zugänglich. Der Trend – auch als Datendemokratisierung bezeichnet – hat sogar mehr Möglichkeiten für Unternehmen, wenn es um das Sammeln geht, Speicherung und Verarbeitung von Daten aus ihren täglichen Geschäftsaktivitäten. Daten, die Sie beispielsweise über Ihren Kundenservice und Vertrieb erheben, oder Ihre Beschaffung und Ihr Inventar können verwendet werden, um wichtige Geschäfts Entscheidungen und Sie müssen nicht unbedingt teure IT installieren Infrastruktur oder Support-Netzwerke, um die Vorteile zu nutzen.
Zu den DDDM-Aktivitäten gehören typischerweise:
performance indicators)
that data
boost operations, improve efficiencies, and achieve goals, among
other things
Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist nicht nur etwas, das klingt “wichtig” und sieht auf dem Papier gut aus - es führt zu echten Ergebnissen. PwC führte eine Umfrage unter über 1.000 leitenden Angestellten von Unternehmen durch, bei der Es wurde berichtet, dass datengesteuerte Organisationen 3x häufiger bessere Entscheidungen treffen als diejenigen, die sich nicht auf datengesteuerte Entscheidungsfindung.
Auch wenn Unternehmen stark in Technologie und Dienstleistungen investieren im Zusammenhang mit Datenanalyse stehen sie oft am Scheideweg zwischen dem Betrag, den sie für den Erwerb dieser Fähigkeiten ausgeben, und wie effektiv sie diese tatsächlich zu ihrem Vorteil nutzen.
In einer Umfrage, an der 64 Führungskräfte der obersten Führungsebene teilnahmen, sagten 72 %: Sie konnten eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung fördern in ihre Organisationen. Unternehmen müssen eindeutig mehr tun, um die Der wahre Wert und Nutzen der künstlichen Intelligenz für Entscheidungsprozesse Herstellung'.
Die Trennung ist oft eine Folge von mangelndem Verständnis dessen, was es ist bedeutet, eine datenorientierte Organisation zu sein - denn es geht nicht nur darum, die Technologie und die Qualität der Daten, aber es geht mehr um die Pflege der die richtige Kultur und interne Prozesse für datengesteuerte Entscheidungen Der Standard.
Hier sind sieben Dinge, die bei datengesteuerten Entscheidungen eine Rolle spielen. helfen Ihnen zu verstehen, was es in der Praxis bedeutet:
Es ist ganz normal, dass es in fast jedem Unternehmen persönliche Vorurteile gibt. obwohl es dadurch ziemlich schwierig wird, datenbasierte Entscheidungen zu treffen auf eine völlig objektive Weise. Die Leute werden fast immer sehen, was sie sehen wollen oder erwarten zu sehen. Glücklicherweise können Sie diese Voreingenommenheit verhindern Ihre DDDM-Strategie verunreinigen:
Unternehmen müssen Voreingenommenheit zunächst als „Herausforderung“ anerkennen. Indem sie sich bewusst sind Wenn Sie feststellen, dass eine Voreingenommenheit besteht, können Sie daran arbeiten, ihre Auswirkungen zu verringern.
Außerdem ist es immer eine gute Idee, in Teams zu arbeiten, um sicherzustellen, dass Ihre Datenanalysten unterstützen sich gegenseitig.
Suchen Sie nach widersprüchlichen Daten und stellen Sie dann Fragen, um sie zu testen Annahmen und erste Erkenntnisse.
Natural language processing
Der Tag, an dem Sie sich entscheiden, ein datengesteuertes Unternehmen zu sein, ist der Tag, an dem Sie beginnen Datenerfassung. Sie müssen jedoch proaktiv vorgehen, um nicht sammeln und protokollieren Sie diese Daten, sondern schaffen Sie auch ein geeignetes System für räumen Sie es auf und organisieren Sie es, während Sie es sammeln - denn es wird es wären riesige Mengen zum Arbeiten!
Wenn Sie die richtigen Fragen zur Datenanalyse stellen, hilft das Ihrem Team dabei, konzentrieren sich nur auf relevante Daten. Es kann zu einfach sein, die Daten zu vernachlässigen Kaninchenbau sammeln, wo jeder Hinweisen nachjagt, die am Ende nirgends.
Dies führt uns zurück zu den Zielen, die Sie Ihrer Datenanalyse zuweisen Team mit. Was soll Ihr Team beispielsweise aus der Daten oder welche Art von Erkenntnissen sollten sie daraus gewinnen? Welche Art von KPIs wird zur Messung der verschiedenen Variablen verwendet? Was wird die Quelle sein der Daten?
Jetzt ist es an der Zeit, die Daten zu finden, um die obigen Fragen zu beantworten. Sie müssen wissen, ob diese Daten tatsächlich schon einmal erhoben wurden, oder ob neue interne und externe Mechanismen eingebaut werden müssen Ort, um es zu erwerben.
Ihr Datenanalyseteam sollte in dieser Phase in der Lage sein, einen Schritt zurückzutreten und überdenken, wie sie die Daten interpretieren. Änderungen können oft auftreten, aber Analysten sollten sie nicht als Misserfolge betrachten, sondern als Chancen, erlernen und ihre Analysepraktiken verbessern.
Verstehen, wo sie Fehler gemacht haben und diese dann korrigieren sofort wird zu weitaus genaueren Ergebnissen führen.
Die Erkenntnisse aus Ihren analysierten Daten können nur zu Ihrem Vorteil genutzt werden wenn sie sinnvoll präsentiert werden. Zum Beispiel durch die Integration Mit den richtigen Softwaretools können Ihre Datenanalyseteams möglicherweise ein maßgeschneidertes Dashboard, das eine vollständig aktualisierte Datengeschichte erzählt und hilft alle, von Managern und CEOs bis hin zu wichtigen Stakeholdern, machen effektive Entscheidungen, die auf diesen Daten basieren.
Beispielsweise sollte ein Dashboard für Umsatzprognosen die Angabe „zu einem Überblick über alle relevanten KPIs wie Nettogewinnmarge, geschätzte Einnahmen, Betriebsausgaben, Umsatz für einen bestimmten Zeitraum, und so weiter.
Hier treffen Sie Geschäftsentscheidungen. Ihre Daten Die Qualität einer zielorientierten Entscheidungsfindung ist nur so gut wie die allgemeine Geschäftsziele und Strategien - wenn die beiden nicht aufeinander abgestimmt sind, dann kann keine messbaren Ziele für die Entscheidungsfindung festlegen.
Daher ist es für Ihre Datenanalysten wichtig, messbare Ziele festzulegen denn so wird sichergestellt, dass alle auf dem gleichen Stand sind.
Bevor wir die Vorteile diskutieren, lohnt es sich, die Fähigkeit, mit genauen Daten zu arbeiten. Um den vollen Nutzen zu erzielen, Vorteile datengesteuerter Entscheidungsfindung: Die Daten, mit denen Sie arbeiten, müssen genau sein.
Datenmanagementpraktiken, einschließlich DI oder Datenintegration, werden helfen Sie meistern diese Herausforderung durch die Konsolidierung aller quantifizierbaren Informationen aus mehreren Quellen in einen einzigen Datensatz, der zeigt, Echtzeitansicht Ihrer Geschäftsleistung. Die Integration von Maschinen Lernen und künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung mit DI-Systemen wird ihre Fähigkeit zur Speicherung von Daten weiter verbessern, die nicht nur genau, sondern enthält auch vollständige Datenwerte und Metadaten.
Um alle Vorteile einer datengesteuerten Entscheidungsfindung nutzen zu können, Organisationen müssen sich angewöhnen, ständig zu überprüfen, Hinterfragen und Neuanalysieren aller datengesteuerten Entscheidungen. Darüber hinaus müssen Organisationen möglicherweise ihre Geschäftsziele ändern wenig - abhängig von ihren einzigartigen Umständen und individuellen Geschäftslandschaft - und das bedeutet oft, einen völlig anderer Ansatz zur Datenanalyse.
Was die spezifischen Vorteile der Nutzung neuester Technologien betrifft, wie Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung:
Datengesteuerte Entscheidungsfindung (DDDM) kann Ihrem Unternehmen helfen, Ressourcen viel effizienter und führen so zu Kosteneinsparungen. Wenn Sie Analysieren Sie Ihre Betriebsdaten, können Sie sofort Bereiche mit Ineffizienzen, sodass Sie Anpassungen vornehmen können, um zu optimieren Leistung. Im Gegenzug können Sie die Ressourcen so gut wie möglich optimieren. möglich und reduzieren den Abfall, was wiederum zu Kosteneinsparungen führt.
In einer seiner Umfragen berichtete die Harvard Business Review, dass 49 % der Unternehmen, die Datenprojekte zur Senkung der Betriebskosten starteten, verzeichneten sehr positive Ergebnisse.
Einer der größten Vorteile von DDDM ist vielleicht die erhöhte Effizienz und Genauigkeit bei Ihren täglichen Entscheidungen. Daten können Ihnen liefern Einblicke in alles von Markttrends und Kundenverhalten bis hin zu operative Leistung und Schwächen der Wettbewerber, die alle dazu beitragen können Schlüsselchancen zu identifizieren, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Und durch Durch die Integration der richtigen Daten und Datenanalysetools können Sie strategische Entscheidungen in Echtzeit, was zweifellos die Verbessern Sie die Genauigkeit und Effizienz dieser Entscheidungen.
Mit etwas Zeit und Übung werden Sie lernen, Nutzen Sie Ihre Analyse durch datengesteuerte Entscheidungen in einer hoch proaktiver Weg; zum Beispiel indem wir feststellen, wie gut ein Produkt geeignet ist für einen bestimmten Markt oder durch die Prognose der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt oder Service.
Darüber hinaus können Sie Daten als Orientierung für Ihre täglichen Entscheidungen nutzen Prozesse werden zu objektiveren Entscheidungen führen, die verifiziert, getestet und unter bestimmten Bedingungen auch repliziert.
Datengestützte Entscheidungsfindung hilft Ihnen, die Bedürfnisse besser zu verstehen und Vorlieben Ihrer Zielgruppe. Wenn Sie Ihre Kundendaten analysieren, Sie können Trends und Muster erkennen, die Sie nutzen können, um Informieren Sie sowohl Ihre Marketing- als auch Ihre allgemeinen Produktentwicklungsstrategien. Dadurch können Sie gezielter auf die Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden eingehen. Dies führt zum einen zu einer besseren Kundenbindung und -zufriedenheit, Ding.
Unternehmen, die maschinelles Lernen und/oder künstliche Intelligenz nutzen für Entscheidungsträger sind in einer viel besseren Position, um zu mildern und zu verwalten Risiko, wenn es entsteht. Durch die Analyse spezifischer Daten können Sie sich auf potenzielle Risiken, identifizieren Sie die Quelle dieser Risiken und ergreifen Sie schnell die notwendigen Maßnahmen zu ihrer Beseitigung und Bewältigung in Zukunft.
Dies ist in der heutigen Geschäftswelt sehr wichtig geworden, da es helfen Ihnen, kostspielige Fehler zu vermeiden (die oft nicht rückgängig gemacht werden können) und minimieren Sie die Auswirkungen aller Risiken und Bedrohungen für Ihr Unternehmen, sowie widrige Umstände aufgrund unvorhergesehener Ereignisse oder Umstände.
Datengestützte Entscheidungsfindung hilft Unternehmen zwar dabei, mehr informierte Entscheidungen mit ihren Daten treffen, gibt es bestimmte Schritte, die befolgt werden, um es erfolgreich umzusetzen und optimale Ergebnisse zu erzielen (einige davon haben wir bereits in einem früheren Abschnitt im Artikel):
Von Anfang an müssen Sie Ihre Geschäftsziele definieren und die KPIs, die Sie anstreben, um zu messen, wie Sie vorankommen die genannten Ziele. Daher ist es wichtig, sich einen Moment Zeit zu nehmen, um verstehen, was Sie erreichen wollen und wie Sie das messen werden Leistung.
Sobald Sie sich über die Unternehmensziele und die damit verbundenen KPIs, identifizieren Sie die relevanten Datenquellen, denn diese liefern Ihnen die Daten, die zur Messung des Fortschritts bei den verschiedenen KPIs erforderlich sind. Dies kann Fügen Sie alles aus Ihren Finanz-, Kunden- und Verkaufsdaten hinzu (interne Quelle) zu Ihren Social Media- und Markt- oder Branchendaten (externe Quelle).
Nachdem Sie die relevanten Daten gesammelt haben, müssen Sie diese analysieren und interpretieren. und dies kann nur mit den richtigen Werkzeugen erreicht werden sowie Techniken. Dazu können maschinelle Lernalgorithmen, Daten Visualisierungstools und statistische Analysen, die alle dazu beitragen werden, Entdecken Sie spezifische Muster und gewinnen Sie Erkenntnisse aus Ihren Daten.
Nach der Analyse der Daten und der Identifizierung der gewünschten Erkenntnisse und Ergebnisse müssen Sie diese den wichtigsten Entscheidungsträgern mitteilen in Ihr Unternehmen, und zwar in einer sehr klaren, verständlichen und prägnanten Weise. Wenn Sie der alleinige Entscheidungsträger sind, wäre es immer noch gut Üben Sie die oben genannten Punkte, damit Ihr Team darauf zurückgreifen kann, wenn sie muss.
Dies kann in Form von Dashboards, Berichten oder Präsentationen erfolgen, die sind leicht verständlich und heben alle wichtigen Erkenntnisse hervor, sowie als umsetzbare Empfehlungen oder „nächste Schritte“.
Der letzte Schritt, um Ihre datengesteuerte Entscheidungsfindung so effektiv wie möglich zu gestalten es kann sein, die Ergebnisse der oben genannten Punkte zu überwachen und zu bewerten - zusammen mit der Anpassung Ihrer Strategien nach Bedarf. Dies kann beinhalten Verfolgen Sie den Fortschritt Ihrer wichtigsten Ziele und KPIs und bewerten Sie, wie effektiv Ihre datenorientierten Entscheidungen sind und die notwendigen Anpassungen, um dauerhaften Erfolg sicherzustellen.
Ford nutzt regelmäßig Datenanalysen, um sowohl die Qualität als auch die Zuverlässigkeit der Autos und Lastwagen, die es herstellt. Daten werden beispielsweise Daten über die Leistung der verschiedenen Fahrzeuge, einschließlich Messwerten von Sensoren und Motordiagnose, um den nächsten geplanten Wartung.
Der datengesteuerte Ansatz ermöglicht es dem amerikanischen Autogiganten, proaktiv Wartungstermine einplanen und dadurch die Wartezeit verkürzen und Ausfallzeiten für seine Kunden sowie die Gewährleistung einer optimalen Zuverlässigkeit von seine Fahrzeuge.
Ford nutzt Datenanalyse auch, um mögliche Qualitätsprobleme zu identifizieren relativ früh in der Produktionsphase, so dass sie Anpassungen vornehmen können, um Fehler vermeiden, bevor sie tatsächlich auftreten. Durch die Nutzung von Daten auf diese Weise Um die Qualitätssicherung und Wartungsprozesse zu verbessern, konnte Ford um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten und sogar die Anzahl der Garantieansprüche und die damit verbundenen Kosten.
Es lässt sich nicht leugnen, wie Netflix die Art und Weise verändert hat, wie Unterhaltung wird weltweit konsumiert und ist einer der ersten Anwender eines datengesteuerten Ansatzes, um Inhalte effektiver zu kuratieren und fundierte produktionsbezogene Entscheidungen.
Netflix sammelt Daten über die Inhalte, die seine Abonnenten sehen, wo sie sehen, wie sie es sehen, usw. und verwendet es dann, um mehr zu entwickeln personalisierte Empfehlungen - und auch die Grundlage für Entscheidungen rund um die Beschaffung und Produktion von Inhalten.
Zum Beispiel das ikonische Politdrama „House of Cards“ mit Kevin Spacey, wurde von Netflix ausgestrahlt, basierend auf Erkenntnissen, die darauf hindeuteten, dass Abonnenten die zuvor die britische Version genossen hatten, waren auch große Fans von Kevin Spacey und David Fincher, der Regisseur. Die datengesteuerte Entscheidung Das Ergebnis war eine von Kritikern gefeierte Serie, die überall auf der Welt gesehen wurde. Welt und erhielt strahlende Kritiken.
Walmart ist sehr bekannt für die Art und Weise, wie es seine Lieferkette verwaltet, und Datenanalysen haben viel mit diesem erfolgreichen Management zu tun.
Walmart sammelt eine Vielzahl von Daten über seine Verkaufstrends, Lagerbestände und der Kundennachfrage, um die tägliche Versorgung zu optimieren Kette. Durch Dateneinblicke stellen sie sicher, dass die gewünschten Produkte immer in den Regalen der Geschäfte verfügbar, so dass es nie zu einem Lagerbestand kommt Mangel oder Überschuss.
Das Unternehmen nutzt regelmäßig prädiktive Analysen, um herauszufinden, welche Produkte werden wahrscheinlich ausverkauft sein, sagen wir mal während einer Naturkatastrophe oder Katastrophe, damit sie diese Produkte schnell an die betroffenen Bereiche. Dieser datengesteuerte Ansatz hat es ihnen ermöglicht, schnell aufzufüllen Hilfsgüter in Katastrophengebieten, und ihre Bemühungen werden gewürdigt bei Amerikanern und sogar bei Menschen außerhalb der USA enorm an Beliebtheit.
Datengestützte Entscheidungsfindung ist eine Sache, aber es richtig zu machen ist ein weiterer. Die Vorteile liegen auch klar auf der Hand - von mehr Genauigkeit und Effizienz bei der Entscheidungsfindung bis hin zu Kosteneinsparungen und besser Kunden bedienen.
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Datengesteuerte Entscheidungsfindung erfolgt durch Datenanalyse, wobei Unternehmen können entscheidende Erkenntnisse und Trends aufdecken, um fundierte Entscheidungen.
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